机器学习中的几种loss

ゝ一纸荒年。 2022-05-21 12:37 239阅读 0赞

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# 线性拟合——从最大似然估计到平方误差到huber loss #

[https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50422230  
][https_blog.csdn.net_lanchunhui_article_details_50422230]

# [(转)机器学习中的损失函数][Link 1] #

## 一、log对数损失函数（逻辑回归） ##

## 二、平方损失函数（最小二乘法, Ordinary Least Squares ） ##

## 三、指数损失函数（Adaboost） ##

## 四、Hinge损失函数（SVM） ##

## 五、其它损失函数 ##

除了以上这几种损失函数，常用的还有：

0-1损失函数  
[![L(Y, f(X)) = \\left\\\{\\begin\{matrix\}1 ,& Y \\neq f(X)\\\\ 0 ,& y = f(X)    \\end\{matrix\}\\right.][L_Y_ f_X_ _ _left_begin_matrix_1 _ Y _neq f_X_ 0 _ y _ f_X_ _end_matrix_right.]][L_Y_ f_X_ _ _left_begin_matrix_1 _ Y _neq f_X_ 0 _ y _ f_X_ _end_matrix_right.]  
绝对值损失函数  
[![$$L(Y, f(X)) = |Y-f(X)|$$][L_Y_ f_X_ _ _Y-f_X]][L_Y_ f_X_ _ _Y-f_X]  
  
[![4DFDU.png][]][4DFDU.png]

[https_blog.csdn.net_lanchunhui_article_details_50422230]: https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50422230
[Link 1]: https://www.cnblogs.com/luxiao/p/5783017.html
[L_Y_ f_X_ _ _left_begin_matrix_1 _ Y _neq f_X_ 0 _ y _ f_X_ _end_matrix_right.]: /images/20220521/50b621650e37463b85f44fcf5d7178e6.png
[L_Y_ f_X_ _ _Y-f_X]: /images/20220521/daa35fcfd2e8491e85eddb8475b59443.png
[4DFDU.png]: /images/20220521/5206615c3b9c4d6496dbcfaf3f7f9b15.png

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